Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

English (EN)·Polski (PL)·Yкраїнський (UK)
Przejdź do strony domowej biblioteki Centralna Biblioteka Wojskowa Link otwiera się w nowym oknie Logo biblioteki Prolib Integro - strona głównaCentralna Biblioteka Wojskowa

Wyszukujesz frazę "jump-diffusion model" wg kryterium: Temat

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-3 z 3
    Tytuł:
    Bayesian DEJD Model and Detection of Asymmetry in Jump Sizes
    Autorzy:
    Kostrzewski, Maciej
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/2076552.pdf
    Data publikacji:
    2015
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
    Tematy:
    double exponential jump diffusion model
    Kou model
    Bernoulli jump-diffusion model
    MCMC methods
    latent variables
    Opis:
    News might trigger jump arrivals in financial time series. The "bad" news and "good" news seem to have distinct impact. In the research, a double exponential jump distribution is applied to model downward and upward jumps. Bayesian double exponential jump-diffusion model is proposed. Theorems stated in the paper enable estimation of the model’s parameters, detection of jumps and analysis of jump frequency. The methodology, founded upon the idea of latent variables, is illustrated with simulated data.
    Źródło:
    Central European Journal of Economic Modelling and Econometrics; 2015, 1; 43-70
    2080-0886
    2080-119X
    Pojawia się w:
    Central European Journal of Economic Modelling and Econometrics
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Bayesian SVLEDEJ Model for Detecting Jumps in Logarithmic Growth Rates of One Month Forward Gas Contract Prices
    Autorzy:
    Kostrzewski, Maciej
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/2076470.pdf
    Data publikacji:
    2016
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
    Tematy:
    jump-diffusion model
    stochastic volatility
    Bayesian approach
    MCMC methods
    gas forward prices
    Opis:
    A Bayesian stochastic volatility model with a leverage effect, normal errors and jump component with the double exponential distribution of a jump value is proposed. The ready to use Gibbs sampler is presented, which enables one to conduct statistical inference. In the empirical study, the SVLEDEJ model is applied to model logarithmic growth rates of one month forward gas prices. The results reveal an important role of both jump and stochastic volatility components.
    Źródło:
    Central European Journal of Economic Modelling and Econometrics; 2016, 3; 161-179
    2080-0886
    2080-119X
    Pojawia się w:
    Central European Journal of Economic Modelling and Econometrics
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    The Bayesian Methods of Jump Detection: The Example of Gas and EUA Contract Prices
    Autorzy:
    Kostrzewski, Maciej
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/2076144.pdf
    Data publikacji:
    2019
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
    Tematy:
    jump
    jump-diffusion model
    stochastic volatility
    double exponential distribution
    commodity markets
    Nauki Humanistyczne i Społeczne
    Opis:
    In the paper we present and apply a Bayesian jump-diffusion model and stochastic volatility models with jumps. The problem of how to classify an observation as a result of a jump is addressed, under the Bayesian approach, by introducing latent variables. The empirical study is focused on the time series of gas forward contract prices and EUA futures prices. We analyse the frequency of jumps and relate the moments in which jumps occur to calendar effects or political and economic events and decisions. The calendar effects explain many jumps in gas contract prices. The single jump is identified in the EUA futures prices under the SV-type models. The jump is detected on the day the European Parliament voted against the European Commission’s proposal of backloading. The Bayesian results are compared with the outcomes of selected non-Bayesian techniques used for detecting jumps.
    Źródło:
    Central European Journal of Economic Modelling and Econometrics; 2019, 2; 107-131
    2080-0886
    2080-119X
    Pojawia się w:
    Central European Journal of Economic Modelling and Econometrics
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
      Wyświetlanie 1-3 z 3

      Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies